美国巨额投资AI,经济泡沫风险引发担忧

发布时间:2025年9月23日    来源:szf
美国巨额投资AI,经济泡沫风险引发担忧

快速阅读: 美国科技公司今年在人工智能领域投资3000亿至4000亿美元,超过历史记录,引发经济泡沫担忧。AI投资占GDP增长近半,数据中心成本60%用于芯片,主要投资者保罗·凯德罗斯基分析其影响及分配。

主持人

德里克·汤普森

德里克·汤普森

关于本期节目

今年,美国科技公司将在人工智能领域投入3000亿至4000亿美元,这一数字在名义上超过了任何公司群体在历史上任何领域的投资。值得注意的是,这些公司在人工智能上的收益远未达到4000亿美元。

因此,人们开始质疑人工智能建设是否会演变成史上最大的经济泡沫之一。

人工智能泡沫的可能性令人担忧。上一季度GDP增长的大约一半来自人工智能基础设施支出,过去几年股市增值的一半以上也来自与人工智能相关的企业。如果未来几年内的人工智能投资计划失败,正如我们的下一位嘉宾所言,这将对技术、经济和政治产生巨大影响。

保罗·凯德罗斯基是一位投资者兼作家。今天我们将讨论人工智能资本支出热潮:其运作方式、融资来源及其融资机制。我们还将从历史角度分析人工智能建设,并详细探讨可能出现的问题及其时间点。

如果您有任何问题、观察或对未来节目的建议,请发送邮件至PlainEnglish@Spotify.com。

在以下摘录中,德里克和保罗·凯德罗斯基分析了美国当前在人工智能方面的巨额投资及其资金分配情况。

德里克·汤普森:

在开始之前,能介绍一下自己吗?您是做什么的?

保罗·凯德罗斯基:

当然可以。我有几个职业身份。一个是我在一家名为SK Ventures的风险投资公司担任合伙人,主要从事早期投资,这意味着高失败率、低资本投入,多数项目可能会失败。此外,我还是麻省理工学院数字经济中心的研究员,这与我们正在研究的一些项目较为接近。我还有一份时事通讯,主要面向对冲基金和买方公司等机构。因为我早年曾在卖方工作,为一家经纪公司效力,所以一直保留着这种习惯。有时我会忍不住给这些机构提供建议,不管他们喜不喜欢。因此,我仍然与许多对冲基金和买方公司保持着密切合作,这也涉及数据中心、人工智能等领域。

汤普森:

不过,您的时事通讯不仅发给对冲基金,还发给播客主持人,这也是您出现在这个节目上的原因之一——

凯德罗斯基:

我听说过。

汤普森:

——这也是您出现在这个节目上的原因。

凯德罗斯基:

确实如此。

汤普森:

我非常感兴趣的是,您对人工智能的看法。人工智能有时被描述为未来的科技。而我想要强调的是,人工智能是当今最重要的经济现象。它已经到来,正在发生,而您可能是最有力地提醒人们关注美国在人工智能方面巨大投资规模的人之一。那么,能否先阐述一下您的核心观点?这次的投资规模究竟有多大?

凯德罗斯基:

好的,让我先简单回顾一下背景。吸引我兴趣的是您提到的现象,即有大量资金被投入到一个非常狭窄的领域,主要是芯片公司等少数受惠者,而且这些资金集中在一些很小的地理区域,比如北弗吉尼亚州。这是一个高度集中的资本池,但规模之大以至于当我们汇总数据并进行计算时,发现它似乎足以影响GDP。我当时想,“好吧,这太疯狂了,我应该做些计算。”于是我做了计算,结果发现今年上半年,数据中心相关的支出——这些大型建筑内装满了GPU、机架和服务器等设备,随后由大型AI公司用于生成响应和训练模型——可能占到了GDP增长的一半左右,这简直令人难以置信。

我进行了多次计算,尝试证明自己是错的。最后,我认为应该提到这个数字,因为它令人震惊。首先,即使与电信泡沫或铁路建设等历史上的大规模投资相比,这次的投资也是前所未有的。其次,这种投资的性质也与众不同,例如,铁路与GPU在很多方面都有本质的区别。这些差异往往被忽视,但其结果是,巨额投资正在推动经济,人们对此感到困惑,因此做出了错误的政策决定,误以为政策A在推动经济,实际上却是这些奇特的技术在起作用。

汤普森:

我们正在讨论的是一场基础设施建设热潮,规模可与上世纪90年代至21世纪初的宽带建设相媲美,虽然还不及19世纪的铁路建设。然而,就新兴技术的投资而言,这可能是至少60到100年来前所未有的。AI资本支出如何分配?我们谈论的是购买机器而非人力的资金。这些资金中有多少用于芯片、能源以及数据中心本身的建设?

克德罗斯基:

数据中心的成本中,大约60%用于芯片。这一比例会因数据中心的不同而有所变化。有些数据中心几乎是按需建造的,比如CoreWeave公司,他们购买设备,希望有租户入驻,类似于商业地产模式,先建好框架,再吸引租户入住。而像Meta、谷歌和亚马逊这样的大公司,则主要使用自己建设的数据中心,其中约50%到60%的成本是GPU。

剩余成本主要包括冷却和能源消耗,实际建筑施工成本相对较小,包括建筑框架、混凝土基础和土地购置。如果是为了训练模型,我会选择更昂贵的GPU,需要最新的英伟达产品。如果是用于推理,即主要用于生成响应,那么就不必使用最新款的GPU,可以降低成本。因此,可以根据不同的用途来考虑成本分配。

本文摘录经过编辑和压缩。

主持人:德里克·汤普森

嘉宾:保罗·克德罗斯基

制作人:德文·巴罗尔迪

文章结束

(以上内容均由Ai生成)

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